帰納的学習を用いた訳語推定手法における解析的知識の有効性について

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概要

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我々は、機械翻訳システムにおける辞書未登録語処理の問題の解決を目指し、帰納的学習を用いた訳語推定手法を提案し、その有効性を確認した。この手法では、単語と訳語の組みの中に存在する単位を帰納的学習を用いて獲得し、その単位を組み合わせることにより訳語を生成する。しかし、字面情報のみに基づいて帰納的学習を行うので、単位の過分割や抽出の見逃し等があり、十分な量の有効な単語片対を獲得することができなかった。そこで、本稿では字面情報に加え、既存の形態素解析システムから得られる単語あるいは形態素の区切り位置情報と品詞情報を利用した単語片対の抽出手法を提案する。さらに、本稿では本手法に基づいた実験システムを用いて行った評価実験の結果についても述べる。実験データ中で複合語名詞の評価対象を限定した場合、正推定率は66.7%であった。このことから本手法の有効性を確認した。
一般社団法人情報処理学会の論文
1999-11-25

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